当前位置: 首页 > news >正文

在北京网站建设的岗位/seo品牌优化百度资源网站推广关键词排名

在北京网站建设的岗位,seo品牌优化百度资源网站推广关键词排名,浙江久天建设有限公司网站,重庆网站制Get_Data ---------- import csv import os import random from datetime import datetime import logging import time # 配置日志记录 logging.basicConfig(filename=D:/_Study/Case/Great_Data/log.txt, level=logging.INFO, format=%(asctime)s - %(l…


Get_Data


----------


import csv
import os
import random
from datetime import datetime
import logging
import time

# 配置日志记录
logging.basicConfig(filename='D:/_Study/Case/Great_Data/log.txt',
          level=logging.INFO,
          format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def 记录日志(消息):
  logging.info(消息)
  print(消息)

def 生成随机记录():
  # 生成随机数据
  aX_U_1 = random.uniform(-0.29969177, 0.29969177)
  aY_U_1 = random.uniform(0.6930143, 2.29969177)
  aZ_U_1 = random.uniform(-0.6866665, 0.69969177)
  timestamp = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S:%f")[:-3] # 格式化时间戳

  aX_D_1 = random.uniform(-0.38232422, 0.69969177)
  aY_D_1 = random.uniform(0.5595703, 0.79969177)
  aZ_D_1 = random.uniform(0.7294922, 2.7294922)

  # 数据记录列表
  record = [
    aX_U_1,
    aY_U_1,
    aZ_U_1,
    timestamp,
    aX_D_1,
    aY_D_1,
    aZ_D_1
  ]
  return record

def 追加到CSV(文件路径, 记录, 表头=None):
  # 尝试写入CSV文件
  try:
    if not os.path.exists(文件路径):
      # 如果文件不存在,则创建新文件并写入表头
      with open(文件路径, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as 文件:
        writer = csv.writer(文件)
        if 表头:
          writer.writerow(表头)
        writer.writerow(记录)
    else:
      # 否则追加记录
      with open(文件路径, mode='a', newline='', encoding='utf-8') as 文件:
        writer = csv.writer(文件)
        writer.writerow(记录)
    记录日志(f"记录已追加到 {文件路径}")
  except PermissionError:
    记录日志("权限拒绝:请确保目录可访问,并尝试以管理员身份运行脚本。")
  except Exception as e:
    记录日志(f"写入CSV时发生错误:{e}")

# 定义文件路径
基础目录 = 'D:/_Study/Case/Great_Data/Data'
os.makedirs(基础目录, exist_ok=True) # 创建目录(如果不存在)

# 文件名称模板
文件名模板 = 'AA@BB@{index}@{time}.csv'
文件索引 = 0

# 获取所有符合条件的文件
文件列表 = []
for 文件名 in os.listdir(基础目录):
  if 文件名.startswith('AA@BB@'):
    文件路径 = os.path.join(基础目录, 文件名)
    文件列表.append(文件路径)

# 按照时间戳排序文件列表
文件列表.sort(key=lambda x: int(os.path.basename(x).split('@')[2].split('.')[0]), reverse=True)

# 只保留最新的两个文件
保留文件列表 = 文件列表[:1]
删除文件列表 = 文件列表[1:]

# 删除多余的文件,并记录到日志
for 文件路径 in 删除文件列表:
  os.remove(文件路径)
  记录日志(f"{文件路径} 已被删除。")

# 如果没有文件,则创建第一个文件
if not 保留文件列表:
  文件索引 += 1
  当前时间 = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S_%f")[:-3]
  文件路径 = os.path.join(基础目录, 文件名模板.format(index=文件索引, time=当前时间))
  表头 = [ 'aX_U_1', 'aY_U_1', 'aZ_U_1', '时间戳','aX_D_1', 'aY_D_1', 'aZ_D_1']
  追加到CSV(文件路径, 表头, 表头=表头)
  记录日志(f"{文件路径} 已创建并写入表头。")
  保留文件列表.append(文件路径)

# 开始生成记录
记录总数 = 0
while 文件索引 <= 1:
  for 文件路径 in 保留文件列表:
    if 记录总数 >= 10:
      文件索引 += 1
      if 文件索引 > 1:
        记录日志("所有文件均已达到最大行数。")
        break
      当前时间 = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S_%f")
      文件路径 = os.path.join(基础目录, 文件名模板.format(index=文件索引, time=当前时间))
      表头 = [ 'aX_U_1', 'aY_U_1', 'aZ_U_1', '时间戳','aX_D_1', 'aY_D_1', 'aZ_D_1']
      追加到CSV(文件路径, 表头, 表头=表头)
      记录日志(f"{文件路径} 已创建并写入表头。")
      保留文件列表.append(文件路径)
      记录总数 = 0

    记录 = 生成随机记录()
    追加到CSV(文件路径, 记录)
    记录总数 += 1
    记录日志(f"当前 {文件路径} 总行数为:{记录总数}")

  if 文件索引 > 2:
    break

记录日志("处理完成。")

print("Task completed. Will reboot in 3 minutes.")
time.sleep(180) # 等待180秒
print("Rebooting now...")
os.system('sudo reboot')

'''
[Unit]
Description=Great Data Service
After=network.target

[Service]
User=pi
WorkingDirectory=/home/pi/Great_Data
ExecStart=/usr/bin/python3 /home/pi/Great_Data/Great_data.py

[Install]
WantedBy=multi-user.target

'''

----------


Copy+Del Data

----------

import pyautogui
import time
import os
import shutil
import datetime

#10 秒计时后开始运行
pyautogui.countdown(3)


#到达位置鼠标左键单击
pyautogui.click(1154,1038,button='left')#任务栏图标
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1158,910,button='left')#VNC程序
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(659,65,button='left')#PI程序
time.sleep(0.1)##
pyautogui.click(1285,366,button='left')#MENU 菜单
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1170,486,button='left')#File Transfer
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(743,677,button='left')#SendFile
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(953,498,button='left')#File选择
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1039,615,button='left')#OK
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1039,616,button='left')#桌面路径
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1002,762,button='left')#确定
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1298,300,button='left')#X1
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1190,373,button='left')#X2
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1295,333,button='left')#X3
time.sleep(0.1)

pyautogui.click(1157,1037,button='left')##VNC程序
time.sleep(0.1)
pyautogui.click(1465,874,button='left')#Close File Transfere
time.sleep(0.1)

#到达位置鼠标左键双击
pyautogui.doubleClick(x=1298, y=301, button="left")
time.sleep(1.2)
#pyautogui.click(922,68,button='left')
#time.sleep(1)

#存储截图
im = pyautogui.screenshot()
im.save(r'D:\GGY\屏幕截图.png')

#####获取最新文件,并单独复制至处理文件夹
# 定义源目录和目标目录
src_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Great_Data\Data'
dst_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Great_Data\Data\Send'

# 如果目标目录不存在,则创建之
if not os.path.exists(dst_dir):
  os.makedirs(dst_dir)

# 获取目录下所有的文件及其修改日期,并找到最新的那个
files = [os.path.join(src_dir, f) for f in os.listdir(src_dir) if os.path.isfile(os.path.join(src_dir, f))]
files.sort(key=lambda x: os.path.getmtime(x), reverse=True)

# 检查是否找到了文件
if files:
  # 复制最新的文件
  latest_file = files[0]
  print(f'Copying the latest file: {latest_file}')
  shutil.copy2(latest_file, dst_dir) # 使用shutil.copy2来保持元数据
 
  # 删除其他的旧文件
  for file in files[1:]:
    print(f'Deleting old file: {file}')
    try:
      os.remove(file)
    except OSError as e:
      print(f"Error: {e.strerror} - {file}")

  # 记录操作日志到目标目录下的 log.txt 文件
  log_file_path = os.path.join(dst_dir, 'log.txt')
  with open(log_file_path, 'a') as log_file:
    log_file.write(f'{datetime.datetime.now()}: Latest file copied and old files deleted.\n')
else:
  print('No files found in the directory.')

#####获取最新文件,并单独复制至处理文件夹  

#填入参数, 第一参数是输入内容,第二个参数是每个字符间的间隔时间;
#pyautogui.moveTo(1241,311)
#count=(r'd:\aa')
#for c in str(count):
#  pyautogui.keyDown(c)

#填入参数, 第一参数是输入内容,第二个参数是每个字符间的间隔时间;
#pyautogui.click(915,87,button='left')
#time.sleep(2)
#pyautogui.click(364,284,button='left')
#count=(2 )
#for cc in str(count):
#  pyautogui.keyDown(cc)
 

#实时显示坐标
#pyautogui.displayMousePosition()
'''
import pyautogui
import time
#10 秒计时后开始运行
pyautogui.countdown(3)

#实时显示坐标d:\aa
while True:
  x,y=pyautogui.position()
  print('Pos:',(x,y))

'''


----------

From data to Chart

----------


##

import os
import pygame
import pandas as pd
import glob
import logging
from pygame.locals import *

# 配置日志记录
log_path = r'D:\Study\Case\Chart_RealTime\log.txt'
logging.basicConfig(filename=log_path, level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 初始化pygame
pygame.init()

# 设置窗口大小和标题
WINDOW_WIDTH = 1920
WINDOW_HEIGHT = 1080
WINDOW_TITLE = "UI"
screen = pygame.display.set_mode((WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT))
pygame.display.set_caption(WINDOW_TITLE)

# 定义颜色
WHITE = (255, 255, 255)
RED = (255, 0, 0)
GREEN = (0, 255, 0)
BLUE = (0, 0, 255)
ORANGE = (255, 165, 0)
PURPLE = (128, 0, 128)
BROWN = (139, 69, 19)  
BLACK = (0, 0, 0)

# 源目录路径
source_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Great_Data\Data\Send'

# 查找目录下的所有CSV文件
csv_files = glob.glob(os.path.join(source_dir, '*.csv'))

if not csv_files:
    print("未找到CSV文件,请检查目录路径是否正确。")
else:
    # 用于绘制图表的数据
    data = []

    # 定义处理时间戳的函数
    def process_timestamp(ts):
        try:
            if ':' in ts:
                ts, microseconds = ts.rsplit(':', 1)
                microseconds = microseconds.ljust(3, '0')
                ts += '.' + microseconds
            else:
                ts += '.000'
        except Exception as e:
            logging.error(f"Failed to process timestamp {ts}: {e}")
            ts = ts + '.000'
        return ts

    # 遍历每个CSV文件
    for csv_file in csv_files:
        logging.info("Reading CSV file...")

相关文章:

创建数据/采集数据+从PI数据到PC+实时UI+To PLC

Get_Data ---------- import csv import os import random from datetime import datetime import logging import time # 配置日志记录 logging.basicConfig(filename=D:/_Study/Case/Great_Data/log.txt, level=logging.INFO, format=%(asctime)s - %(l…...

Linux基础入门 --12 DAY(SHELL脚本编程基础)

shell脚本编程 声明&#xff1a;首行shebang机制 #!/bin/bash #!/usr/bin/python #!/usr/bin/perl 变量 变量类型 变量类型&#xff1a; 内置变量 : 如 PS1 , PATH ,HISTSIZE 用户自定义变量 不同变量存放数据不同&#xff0c;决定了以下 1.数据存储方式 2.参与的运算 3.表示…...

关于frp Web界面-----frp Server Dashboard 和 frp Client Admin UI

Web 界面 官方文档&#xff1a;https://gofrp.org/zh-cn/docs/features/common/ui/ 目前 frpc 和 frps 分别内置了相应的 Web 界面方便用户使用。 客户端 Admin UI 服务端 Dashboard 服务端 Dashboard 服务端 Dashboard 使用户可以通过浏览器查看 frp 的状态以及代理统计信…...

Hive数仓操作(一)

Hive 介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具&#xff0c;旨在简化大规模数据集的管理和分析。它将结构化数据文件映射为表&#xff0c;并提供类似 SQL 的查询功能。Hive 的数据存储在 Hadoop 分布式文件系统&#xff08;HDFS&#xff09;中&#xff0c;使用 Hive 查询语…...

什么是NAND Flash?

什么是NAND Flash? NAND闪存是一种非易失性存储器技术&#xff0c;它彻底改变了数字时代的数据存储。它是闪存的一种形式&#xff0c;这意味着它可以被电擦除和重新编程。NAND闪存以NAND&#xff08;NOT-AND&#xff09;逻辑门命名&#xff0c;该逻辑门用于其基本架构。术语“…...

Spring Boot 整合 Keycloak

1、概览 本文将带你了解如何设置 Keycloak 服务器&#xff0c;以及如何使用 Spring Security OAuth2.0 将 Spring Boot 应用连接到 Keycloak 服务器。 2、Keycloak 是什么&#xff1f; Keycloak 是针对现代应用和服务的开源身份和访问管理解决方案。 Keycloak 提供了诸如单…...

工程师 - Windows下使用WSL来访问本地的Linux文件系统

Access Linux filesystems in Windows and WSL 2 从 Windows Insiders 预览版构建 20211 开始&#xff0c;WSL 2 将提供一项新功能&#xff1a;wsl --mount。这一新参数允许在 WSL 2 中连接并挂载物理磁盘&#xff0c;从而使您能够访问 Windows 本身不支持的文件系统&#xff0…...

SQL高可用优化-优化SQL中distinct和Where条件对索引字段进行非空检查语句

最近做一个需求&#xff0c;关于SQL高可用优化&#xff0c;需要优化项目中的SQL&#xff0c;提升查询效率。 SQL高可用优化 一、优化SQL包含distinct场景二、优化SQL中Where条件中索引字段是否为NULL三、代码验证1. NodeMapper2. NodeService3. NodeController4.数据库数据5.项…...

openharmony源码编译

1. win拷贝数据到虚拟机Ubuntu配置 1.打开终端&#xff0c;更新软件库 sudo apt-get update 2.下载安装open-vm-tools&#xff0c;open-vm-tools-desktop sudo apt-get install open-vm-tools open-vm-tools-desktop 3.重启 sudo reboot 2.编译环境配置 1.设置环境脚本…...

H.264编解码工具 - NVIDIA CUDA

一、简介 NVIDIA CUDA编解码是一项采用NVIDIA图形处理器(GPU)来加速视频编码和解码的技术。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种并行计算平台和编程模型,允许开发者使用GPU来进行通用计算。 优点: 加速编解码速度:CUDA编解码利用GPU的并行处理能力,可以…...

数学建模小练习

题目B 电影《虎胆龙威 3》中&#xff0c;塞谬尔和布鲁斯扮演的主角要拆除西蒙所放的炸弹。西蒙喷泉上面有两个壶&#xff0c;容量分别是5加仑和3加仑&#xff0c;向其中一个壶中加入刚好 4 加仑的水&#xff0c;计时器会停止&#xff0c;否则5分钟后会爆炸。 问题:能够安全拆弹…...

Java爬虫:获取SKU详细信息的艺术

在电子商务的世界里&#xff0c;SKU&#xff08;Stock Keeping Unit&#xff0c;库存单位&#xff09;是每个商品的唯一标识符&#xff0c;它包含了商品的详细信息&#xff0c;如尺寸、颜色、价格等。对于商家和开发者来说&#xff0c;获取商品的SKU详细信息对于库存管理、订单…...

心理咨询展示网站建设渠道拓展

心理问题长期以来都受到关注&#xff0c;每个城市里也都有相关服务商家&#xff0c;除了进店外&#xff0c;线上也可以开展咨询服务&#xff0c;对需求者来说需要找到靠谱的品牌&#xff0c;而商家也需要触达到更多客户获取转化。 网站是品牌线上工具&#xff0c;利于商家通过…...

naocs注册中心,配置管理,openfeign在idea中实现模块间的调用,getway的使用

一 naocs注册中心步骤 1 nacos下载安装 解压安装包&#xff0c;直接运行bin目录下的startup.cmd 这里双击运行出现问题的情况下 &#xff08;版本低的naocs&#xff09; 在bin目录下 打开cmd 运行以下命令 startup.cmd -m standalone 访问地址&#xff1a; http://localh…...

先进封装技术 Part02---TSV科普

一、引言 随着电子设备向更小型化、更高性能的方向发展,传统的芯片互连技术已经无法满足日益增长的需求。在这样的背景下,TSV(Through-Silicon Via,硅通孔)技术应运而生,成为先进封装技术中的核心之一。 如果我们看大多数主板,可以看到两件事:第一,芯片之间的大多数连…...

【数据挖掘】2023年 Quiz 1-3 整理 带答案

目录 Quiz 1Quiz 2Quiz 3Quiz 1 Problem 1(30%). Consider the training data shown below. Here, A , B A, B A,B, and...

老古董Lisp实用主义入门教程(12):白日梦先生的白日梦

白日梦先生的白日梦 白日梦先生已经跟着大家一起学Lisp长达两个月零五天&#xff01; 001 粗鲁先生Lisp再出发002 懒惰先生的Lisp开发流程003 颠倒先生的数学表达式004 完美先生的完美Lisp005 好奇先生用Lisp来探索Lisp006 好奇先生在Lisp的花园里挖呀挖呀挖007 挑剔先生给出…...

UE5 Windows热更新解决方案思路(HotPatcher+Tomcat+RuntimeFilesDownloader)

以下个人学习笔记。其中必会存在一些问题&#xff0c;仅作参考。本人版本5.1。 参考视频&#xff1a; UE4热更新&#xff1a;HotPatcher插件使用教程_哔哩哔哩_bilibili 3.检查需要下载的版本_哔哩哔哩_bilibili 参考文章&#xff1a; UE 热更新&#xff1a;Questions &…...

进程管理工具:非daemon进程管理工具supervisor

一、非daemon进程管理工具&#xff1a;supervisor Windows安装supervisor https://pypi.org/project/supervisor-win/4.5.0/#files 一&#xff09;进程管理supervisor简介 supervisor是一个 Client/Server模式的系统&#xff0c;允许用户在类unix操作系统上监视和控制多个进程&…...

c++模拟真人鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹算法简介 鼠标轨迹底层实现采用 C / C语言&#xff0c;利用其高性能和系统级访问能力&#xff0c;开发出高效的鼠标轨迹模拟算法。通过将算法封装为 DLL&#xff08;动态链接库&#xff09;&#xff0c;可以方便地在不同的编程环境中调用&#xff0c;实现跨语言的兼…...

android12/13/14版本wms最新面试题:dumpsys window和sf一定会一致么?

背景&#xff1a; 近期学员们学习了马哥wms课程后&#xff0c;去参加相关的大厂的framework面试&#xff0c;有一个学员朋友带回来了一个wms相关的面试题&#xff0c;具体面试题描述如下&#xff1a; 问题1 请问wms的window和SurfaceFlinger的Layer有什么关系&#xff1f; 回…...

Python脚本示例,你可以使用这个脚本来自动化登录网站、选择页面元素和提交表单

devtools 元素页面可以选择元素&#xff0c;copy xpath用于查找 python编程&#xff1a;1、浏览器登录https://58.xxx/ 账号:xxx 密码:FN123456 2、选择“技能训练” 3、选择“云网智能运维员培训相关资料” 4、选择“L1-Linux操作系统与运维题库” 5、依次选择1-50题目&#x…...

安卓13设置动态修改设置显示版本号 版本号增加信息显示 android13增加序列号

总纲 android13 rom 开发总纲说明 文章目录 1.前言2.问题分析3.代码分析4.代码修改5.编译6.彩蛋1.前言 设置 =》关于平板电脑 =》版本号 在这里显示了系统的一些信息,但是这里面的信息并不包含序列号之类的信息,我们修改下系统设置,在这里增加上相关的序列号。 2.问题分析…...

从 Oracle 集群到单节点环境(详细记录一次数据迁移过程)之三:在目标服务器上恢复数据

从 Oracle 集群到单节点环境&#xff08;详细记录一次数据迁移过程&#xff09;之三&#xff1a;在目标服务器上恢复数据 目录 从 Oracle 集群到单节点环境&#xff08;详细记录一次数据迁移过程&#xff09;之三&#xff1a;在目标服务器上恢复数据一、修改参数文件的内容二、…...

相互作用感知的 3D 分子生成 VAE 模型 - DeepICL 评测

DeepICL 是一个基于相互作用感知的 3D 分子生成模型&#xff0c;能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的小分子设计。DeepICL 通过利用蛋白质-配体相互作用的普遍模式作为先验知识&#xff0c;在有限的实验数据下也能实现高度的泛化能力。 一、背景介绍 DeepICL 来源于韩国科学…...

Java实现随机抽奖的方法有哪些

在Java中实现随机抽奖的方法&#xff0c;通常我们会使用java.util.Random类来生成随机数&#xff0c;然后基于这些随机数来选择中奖者。以下将给出几种常见的随机抽奖实现方式&#xff0c;包括从数组中抽取、从列表中抽取以及基于权重的抽奖方式。 1. 从数组中抽取 import ja…...

grafana加载缓慢解决方案

背景 目前随着数据和图表的逐渐增多&#xff0c;Grafana 页面加载速度明显变慢&#xff0c;严重影响了用户体验&#xff0c;几次都有骂娘的冲动.&#xff0c;因此我们需要对 Grafana 进行优化&#xff0c;以提升加载性能。 对于速度优化&#xff0c;我们可以从以下方面进行入…...

【湖南步联科技身份证】 身份证读取与酒店收银系统源码整合———未来之窗行业应用跨平台架构

一、html5 <!DOCTYPE html> <html><head><meta http-equiv"Content-Type" content"text/html; charsetutf-8" /><script type"text/javascript" src"http://51.onelink.ynwlzc.net/o2o/tpl/Merchant/static/js…...

多路复用和事件轮询机制

多路复用&#xff1a;Nio 服务端只有一个线程处理多个连接 事件轮询机制&#xff1a;select 底层用了 epoll。 select open 调用了 epoll 通过3个方法来实现事件轮询 1.epoll.create 创建epoll 多个集合 2.epoll.ctl 如果有事件会把事件挪到就绪事件列表。 3.epoll.wait 会监听…...

Android常用C++特性之std::abs

声明&#xff1a;本文内容生成自ChatGPT&#xff0c;目的是为方便大家了解学习作为引用到作者的其他文章中。 std::abs 是 C 标准库中的一个函数&#xff0c;用于计算整数、浮点数或其他数值类型的绝对值。它返回一个值&#xff0c;该值是参数的非负数形式&#xff0c;即去掉负…...